点云离群滤波算法

DB(p,D)离群点算法

实验目的：

1. 掌握DB(p,D)离群点算法

2. 在Matlab上实现DB(p,D)离群点算法 3. 简单的应用

实验原理

假设有n个样本，如果与样本O的距离大于D的临近点数大于p*n，则称样本O为离群点。 其中每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的距离的集合d中的(1-p)分位点，记为临近距离点，其距离记为D（临近距离）。

p为（用户自定的）离群点的比例（与样本O的距离大于D的样本占总样本的百分比）。

实验步骤（代码解释在代码中）

1. 先算出n个样本点之间的距离的集合，得出矩阵dd

dd = dist(Data);

2. 把集合dd隔行元素升序后，得出每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的最近的距离的

集合d

ndd = sort(dd,2); k = round((1-p)*n); d = dd(:,k);

3. 找到集合d中的(1-p)分位点，记为邻近距离D

D = quantile(d,1-p);

4. 求与出样本O的距离大于D的样本数

num = p*n;

5. 结合邻近距离D判断是否为离群点

for i = 1：n [row,col] = find(dd(I,:)>D)

双边滤波算法的原理、流程、实现及效果

2013-11-07 15:17 1969人阅读 评论(1) 收藏 举报

MATALB图像处理双边滤波

一、引言

双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用，比如去噪、去马赛克、光流估计等等，最近，

比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展。自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起，如何快速的实现他，一直是人们讨论和研究的焦点之一，在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中，提出了基于三角函数关系的值域核算法，能有效而又准确的实现高效双边算法。本文主要对此论文提出的方法加以阐述。

双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中组合空域函数和值域核函数来实现的，典型的核函数为高斯分布函数，如下所示：

（1）

其中:

（2）

为归一化的作用。

σs为空域高斯函数的标准差，σr为值域高斯函数的标准差，Ω表示卷积的定义域。可见，在图像的平坦区域，f(y)-f(x)的值变化很小，对应的值域权重接近于1，此时空域权重起主要作用，相当于直接对此区域进行高斯模

为了改进粒子滤波算法的性能,这里研究了一种粒子滤波算法改进策略。该粒子滤波算法改进策略包括四部分：首先,采用了结合退火参数的混合建议分布,以考虑当前观测测量值的最新信息;接着,基于有效样本大小确定自适应重采样的阈值,以保证有合适的重采样次数;然后,基于权重优化思想提出了一种改进的部分系统重采样算法,在利用算法执行速度快的同时优化部分系统重采样算法;最后,在重采

第2 9卷第 2期21 0 2年 2月

计算机应用研究Ap l a i n Re e r h o o u e s p i t s a c f C mp t r c o

Vo . 9 No 2 12 . F b 2 1 e. 0 2

粒子滤波算法改进策略研究于金霞，汤永利，许景民(河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作 44 0 ) 50 3摘要：为了改进粒子滤波算法的性能，里研究了一种粒子滤波算法改进策略。该粒子滤波算法改进策略包这

括四部分：首先，采用了结合退火参数的混合建议分布，以考虑 3前观测测量值的最新信息； -"接着，基于有效样本大小确定自适应重采样的阈值，以保证有合适的重采样次数；然后，于权重优化思想提出了一种改进的部分系基

统重采样算法，在利用算法执行速度快的

卡尔曼滤波简介及其算法实现代码

卡尔曼滤波算法实现代码（C，C＋＋分别实现）

卡尔曼滤波器简介

近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。

因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。

卡尔曼滤波器 – Kalman Filter

1． 什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?）

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！

卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Li

卡尔曼滤波算法及C语言实现

摘要：本文着重讨论了卡尔曼滤波器的原理，典型算法以及应用领域。清晰地阐述了kalman filter在信息估计方面的最优性能。着重介绍简单kalman filter algorithm的编程，使用kalman filter的经典5个体现最优化递归公式来编程。通过c语言编写程序实现kalman filter的最优估计能力。

关键词：kalman filter；最优估计；C语言

1 引言

Kalman Filter是一个高效的递归滤波器，它可以实现从一系列的噪声测量中，估计动态系统的状态。起源于Rudolf Emil Kalman在1960年的博士论文和发表的论文《A New Approach to Linear Eiltering and Prediction Problems》（《线性滤波与预测问题的新方法》）。并且最先在阿波罗登月计划轨迹预测上应用成功，此后kalman filter取得重大发展和完善。它的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制。传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等，近年来更被广泛应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

2 kalman filte

单片机

第(%卷第)期#""!年%%月中国测试技术

9:10,O;,=2Q;O;0&&;9:0XYX<3Z@E+(%0@+)

#""!0@L，

单片机数字滤波算法研究

牛余朋，成

摘

曙

（第二炮兵工程学院!"#教研室，陕西西安市$%""#!）

要：本文以!%系列单片机为背景，针对电子系统中经常出现的随机干扰，介绍了几种使用较为普遍的克服随

机干扰信号的单片机数字滤波算法，并给出了相应的算法程序。同时对这几种算法进行了比较，并指出了每一种算法的具体适用范围和注意事项。关键词：单片机；随机干扰；数字滤波中图分类号：&’()*+%

文献标识码：,

文章编号：（#""!）%)$#-./*.")-""/$-"(

!"#"$%&’()$*+(%,-’.(/0,+,-$*/,*-"%

01234-5678，9:;0<=>4

（&>6=6?@7A,BCDEE6BF;78D766BD789@EE686，GDHI7$%""#!，9>D7I）

12

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

计算机算法设计与分析

收稿日期：2012-4-8 修改日期：2012-4-10

作者简介：刘康康 安徽蚌埠人 安徽中医学院本科生 医药信息工程学院 09医软一班 09713026 扩展卡尔曼滤波的模糊神经网络算法

刘康康

（安徽中医学院 医药信息工程学院 09医软一班 09713026 安徽 合肥230031）

摘 要:为了快速地构造一个有效的模糊神经网络,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的模糊神经网络自组织学习算法。在本算法中,按照提出的无须经过修剪过程的生长准则增加规则,加速了网络在线学习过程;使用EKF 算法更新网络的自由参数,增强了网络的鲁棒性。仿真结果表明,该算法具有快速的学习速度和泛化能力。

关键词:模糊神经网络;扩展卡尔曼滤波;自组织学习

中图分类号：TP301.6

Fast self-organizing learning algorithm based on for fuzzy

neural network

LIU kang-kang

(Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Medical Information Engineering, Hefei 230031, Chin

惯性导航

四川大学

硕士学位论文

车载GPS/DR组合导航卡尔曼滤波算法研究

姓名：李延社

申请学位级别：硕士

专业：信号与信息处理

指导教师：王忠

20060420

惯性导航

四川大学硕士学位论文

车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航卡尔曼滤波算法研究

信号与信息处理专业

研究生李延社指导教师王忠

本论文的工作主要分为三大部分：第一是对全球定位系统（ＧＰＳ）的信号

进行标准的卡尔曼滤波，第二是对航位推算（ＤＲ）的信号进行扩展的卡尔曼滤波，第三是将二者的信息进行融合。

ＧＰＳ是随现代科学技术的迅速发展而建立的新一代精密卫星定位系统。

ＧＰＳ由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点，已经在军事和民用事业领域方面得到了广泛的发展。近年来，ＧＰＳ定位技术在应用基础的研究、新领域的拓展方面都得到了迅速发展，使定位和导航技术进入了一个崭新的时代。同时人们对定位精度要求也越来越高，但是由于ＧＰＳ定位包含许多误差源，定位精度受到影响，利用传统的方法很难将其消除掉。消除ＧＰＳ定位的随机误差的重要方法之一是ＧＰＳ动态滤波方法，即利用滤波器消除各种随机误差，从而提高ＧＰＳ定位精度。经典的最优滤波包括：维纳滤波和卡尔曼滤波。由于维纳滤波采用频域法，作用受到限制；而卡尔曼滤波采用的是时域状态空间法，适合处